고래싸움에 불구경!

뱃사람이란 과거

미 해군 최초의 완전 자율 운항 선박인 'USX-1 디파이언트(Defiant)'가 에버렛 항에서 공개되었어요. 이 선박은 승무원 없이 AI가 스스로 항해하는, 이른바 '바다의 룸바'를 목표로 개발되었는데, 컨테이너선에 이어 군함에도 AI 조종이 탑재되면서 해양 기술의 새로운 장을 열었어요.

미 방위고등연구계획국(DARPA)이 5년간 주도한 이 프로젝트의 핵심은 효율성 극대화에 있다고 해요. 기존 함선은 상선과 군함 가리지 않고 함선 자체의 유지를 위해 수십에서 수백명의 인력이 탑승했어요. 자율운항 기술을 사용하면 쓸모없는 구획들을 제거해서 유지의 필요성을 낮추고, 무인 선박이 장기간 군사 작전을 펼칠 수 있다고 해요.

디파이언트함의 가장 큰 장점은 경제성이에요. 인간 승무원을 위한 공간, 통로, 제어실을 없앴기 때문에, 선체가 본질적으로 작아졌고, 따라서 배를 건조하는 비용이 저렴해졌어요. 또한, 기존에 어선이나 예인선 등을 만들던 3등급(Tier III) 조선소에서도 건조 및 수리가 가능해요. 그 덕에, 수많은 중소기업들이 군함을 건조해서 군사력을 손쉽게 확장하는 효과도 있다네요.

최근 명명식을 마친 디파이언트함은 마지막 단계로 홀로 공해상에서 다양한 해상 조건을 극복하는 최종 시험을 앞두고 있어요. 이 시험을 성공적으로 통과하면, 함선 건조 패러다임의 중대한 전환점이 될 거에요.

얄밉지만 똑똑한걸

xAI의 CEO이기도 한 일론 머스크(Elon Musk)가 AI 분야의 진정한 선두 주자로 구글(Google)을 지목했어요. 구글이 한창 OpenAI와 라이벌 구도를 세우는 와중 나온 발언이라는 점에서 주목할 만해요. 머스크는 구글이 "현재로서는 가장 큰 컴퓨팅(compute) 및 데이터(data) 이점을 가지고 있어, AI 분야의 리더가 될 확률이 가장 높다"고 평가했어요. 다만 그는, 자신도 상황을 예측하기 힘들다는 것을 인지한 듯 "몇 년 안에 상황이 바뀔 수 있다"는 가능성을 열어두었어요.

머스크가 핵심으로 짚은 '컴퓨팅 파워'와 '데이터'는 현대 AI 기술 개발의 근간을 이뤄요. LLM을 포함한 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 학습하고, 이를 처리하기 위한 막대한 규모의 연산 능력을 절대적으로 필요로 하거든요. 구글은 이 두 가지 핵심 자원에서 그동안 수많은 비용을 들여왔고, 클라우드도 있어서 경쟁 우위를 점하고 있어요.

특히 구글의 기술적 토대는 2017년 발표한 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처 논문에서 시작되었는데, ChatGPT와 같은 현용 LLM의 핵심 기술이에요. 또한 구글은 TPU라는 AI 칩과 제품 수요 충족을 위해 자본 지출을 100억 달러 증액하는 등 인프라에 대한 투자를 지속하고 있어요. 앤트로픽 AI(Anthropic AI)와 같은 유망 AI 스타트업에 대한 지분 투자 역시 데이터 및 기술 생태계를 확장하는 전략의 일환이에요.

머스크의 발언은 AI 산업의 경쟁 구도가 결국 큰 고래들의 자본과 인프라의 싸움임을 명확히 보여줘요. 그 역시 2023년 xAI를 설립하고 대규모 자금을 조달하며 이 경쟁에 뛰어들었지만, 현시점에서 AI 패권 경쟁의 향방을 결정하는 가장 중요한 변수는 컴퓨팅 능력과 데이터의 규모고, 이는 머스크조차 인정한 객관적 사실이에요.

딥시크의 딜레마

중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 차세대 모델 R2는 당초 5월 공개가 예정되었지만, 계속 지연되고 있었어요. 그런데, R2 모델의 발목을 잡은 것은 의외의 난제였던, 중국산 반도체 활용 문제였다고 해요.

딥시크가 지난 1월 R1 모델을 출시한 이후, 중국 정부는 엔비디아의 AI 칩 대신 화웨이의 어센드(Ascend) 프로세서를 사용하도록 격려했어요. 미중관계가 악화되면서 미국 기술 의존도를 낮추려는 국가적 어젠다의 일환이었거든요. 그러나 딥시크는 화웨이 어센드(Huawei Ascend) 칩을 사용한 R2 모델의 '학습(training)' 과정에서 지속적인 기술 문제에 부딪혔어요. '추론(inference)'은 학습된 모델을 활용해 응답을 생성하면 되지만, '학습'은 방대한 데이터셋으로 모델을 교육하는 단계거든요. 결국 딥시크는 학습에는 엔비디아 칩을, 추론에는 화웨이 칩을 사용하는 이원화 전략으로 극복했어요.

화웨이도 이 사실을 알고 곧장 엔지니어 팀을 딥시크에 파견해 현장 지원에 적극적으로 나섰지만, 어센드 칩을 이용한 성공적인 학습 실행은 불가능했다네요. 업계 관계자들은 중국산 칩이 엔비디아 제품 대비 안정성, 칩 간 연결 속도, 소프트웨어 지원 측면에서 열세라고 지적했어요.

이런 기술적 장벽은 단순한 출시 지연 이상의 결과를 낳았어요. 한 때 딥시크 쇼크를 일으키며 시장을 흔들어 놓은 딥시크는 경쟁에서 뒤처지기 시작했어요. 빅데이터 서비스 업체 퀘스트모바일(QuestMobile)에 따르면 딥시크의 모바일 월간 활성 사용자 수는 3월 1억 9400만 명에서 6월 1억 6300만 명으로 꾸준히 감소했어요. 세미애널리시스(Semianalysis)의 통계 역시 연초 7.5%에 달했던 사용률이 7월에는 3%까지 하락했다고 보고했고요.

딥시크의 사례는 중국의 AI 생태계가 아직 '성장통'을 겪고 있다는 점을 보여줘요. 핵심적인 고성능 연산 작업에서 미국과의 기술 격차는 여전히 존재하고, 기술 자립으로 가는 길은 장기적인 투자와 시행착오를 요구하는 험난한 과정이라는 사실말이죠.

무리하면 안돼

라마 4(Llama 4) 이래 별다른 주목을 받지 못하며 잊혀진 메타(Meta)가, 비장의 카드로 꺼내든 '개인용 초지능(personal superintelligence)' 구축 선언은 인공지능(AI) 산업계에 막대한 자본과 인력이 집중되는 기폭제가 되었어요. 그러나 목표를 향한 과격한 질주는 세 가지 명백한 균열을 노출하며 전략의 지속 가능성에 대한 근본적 질문을 제기하고 있어요.

첫 번째 균열은 조직 내부에서 발생했어요. 메타는 경쟁사 핵심 연구진을 영입하기 위해 기존 직원의 수십 배에 달하는 보상을 제시하는 공격적 스카우트 전략을 구사했는데, 이 과정에서 신설된 '메타 초지능 연구소(MSL)'와 기존 'GenAI' 팀 사이에 극심한 위화감이 조성되었다네요.

외부 영입 인력에게 집중된 보상과 컴퓨팅 자원 배분은 기존 연구진에게 상대적 박탈감을 유발했고, 일부 인력은 이탈이나 이직을 시도했어요. 결국 동등한 업무에 대한 차등적 보상은 조직의 신뢰와 안정성을 훼손하는 핵심 요인으로 작용했고요. 메타의 공식적 부인에도 불구하고, 인재 이탈은 xAI, 앤스로픽 등 경쟁사로 현실화되었어요.

두 번째 균열은 재무적 압박과 전략적 후퇴에서 나타났어요. 무분별한 인재 영입 경쟁은 막대한 스톡옵션 비용을 만들었고, 월가 전문가들의 우려를 낳았어요. 자본 지출 외에 급증한 인건비가 주가에 악영향을 줄수 있다는 분석이 제기됐거든요. OpenAI, 앤트로픽 AI 등 경쟁사 CEO들이 메타의 보상 전략이 조직 문화를 파괴할 수 있다고 공개적으로 비판한 점도 외부 압력으로 작용했어요. 결국 메타는 압력을 이기지 못하고 AI 부서의 신규 채용과 내부 이동을 전면 동결했어요.

세 번째 균열은 AI 모델의 근간이 되는 데이터 확보 방식의 법적, 윤리적 문제에요. 성인물 제작사 '스트라이크 3 홀딩스'가 제기한 소송은 메타가 저작권이 있는 영상 콘텐츠를 불법 파일 공유 방식인 비트토렌트를 통해 다운로드하고 배포하며 AI 모델 훈련에 사용했다고 주장하고 있어요. 단순히 웹 데이터를 스크래핑하는 차원을 넘어서서 불법적으로 저작권 콘텐츠를 배포했기 때문에 적극적인 저작권 침해 혐의고, 패소 시 막대한 배상금과 함께 데이터셋의 신뢰성 문제에 직면하게 된다네요. AI 기술의 성패가 양질의 데이터에 달려있기 때문에, 메타의 AI 개발 프로젝트 전체를 위협할 수 있는 근본적인 리스크에요.

메타의 초지능 전략은 단기적으로는 인재 확보에는 성공했지만, 그 과정에서 인적 자원의 관리 실패, 과도한 재무적 지출, 데이터 확보의 법적 리스크라는 세 가지 중대한 난제에 직면했어요. 이제 저커버그가 장애물들을 어떻게 헤쳐나가서 오픈소스의 왕좌를 되찾을지 궁금해지네요.

충격적 진실!

MIT에서 'The GenAI Divide: State of AI in Business 2025'라는 최신 보고서를 공개했는데, 생성형 AI에 대한 기업의 열광 이면에 숨겨진 냉엄한 현실을 드러낸다고 해요. 분석 결과, 기업이 추진하는 생성형 AI 파일럿 프로그램의 95%가 실질적인 매출 증대나 측정 가능한 손익(P&L) 개선을 달성하지 못하고 초기 단계에서 정체되어 있다고 해요.

실패의 핵심 원인은 AI 모델의 성능 부족이 아니었어요. 보고서는 근본적인 문제로 '학습 격차(learning gap)'와 '결함 있는 기업 통합(flawed enterprise integration)'을 지목했어요. 개인 사용자에게 유연성을 제공하는 ChatGPT와 같은 범용 모델은 특정 기업의 워크플로에 맞춰 학습하거나 적응하는 기능이 부족해서, 효용성이 급격히 감소하거든요. 경영진은 규제나 모델 성능을 탓하지만, 실패의 본질은 기술을 조직 시스템에 내재화하는 전략의 부재에 있었어요.

자원 배분의 오류 또한 명백했어요. 생성형 AI 예산의 절반 이상이 영업 및 마케팅 도구에 집중되지만, MIT의 분석에 따르면 가장 높은 투자수익률(ROI)을 기록한 영역은 후선업무(back-office) 자동화였어요. 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)을 대체하고, 외부 대행사 비용을 절감하며, 운영을 효율화하는 데서 가장 확실한 성과가 나타났다네요.

특히, 성공과 실패를 가르는 분기점은 도입 방식에 있었어요. 자체적으로 독점 시스템을 구축하려는 시도는 성공률이 3분의 1에 그친 반면, 퍼플렉시티(Perplexity) 등등 특정 분야에 특화된 공급업체의 AI 솔루션을 구매하거나 파트너십을 구축한 경우는 약 67%의 성공률을 보였어요. 심지어 고도로 규제된 금융 서비스 분야에서도 동일하게 관찰되는 현상으로, '내부 개발'에 대한 맹신이 오히려 실패 확률을 높인다는 것을 입증했어요.

보고서는, 생성형 AI의 성공적인 안착은 기술의 무분별한 도입이 아닌, 정교한 전략에 의해 결정돼고, 맹목적 도입의 시대를 지나, 정밀한 통합의 전략으로 전환해야 할 시점이라고 말을 맺었어요.

인간 그 자체란?

거대 자본과 인프라를 앞세운 AI 패권 경쟁은 기술 발전의 단면에 불과해요. MIT 보고서가 지적하듯, 95%의 기업 파일럿 프로그램은 실질적 가치 창출에 실패하며, 이는 기술력의 문제가 아닌 전략적 통합 능력의 부재를 증명했어요.

구글 AI 팀 창립 멤버 자드 타리피(Jad Tarifi)는 이러한 현상을 개인의 관점에서 설명했어요. AI 분야의 박사 학위가 더는 유효한 성공 경로가 아니고, 기술이 고도화될수록 오히려 공감 능력과 사회적 기술 같은 인간 고유의 역량이 중요해진다고요.

결국 미래의 경쟁력은 AI 자체의 구축이 아닌, 에코 멤버님들이 AI를 정교하게 활용하여 기존 시스템의 효율을 극대화하고 새로운 가치를 창출하는 능력에 의해 결정될 거에요. 기술의 소유에서 활용으로, 패러다임이 전환되고 있어요.

상상은 현실이 된다

영원한 적은 없다! AI 산업이 사상 최대 규모의 저작권 집단소송이라는 거대한 파도에 또다시 직면했어요. 앤트로픽 AI(Anthropic AI)를 상대로 제기된 이 소송은 잠재적 원고가 최대 700만 명에 달하는데다, 패소 시 발생할 천문학적인 배상액은 개별 기업을 넘어 AI 산업 전체를 재정적으로 파멸시킬 수 있다는 경고가 나오고 있거든요. 앤트로픽과 주요 기술

AI 코리아 커뮤니티 뉴스레터Cinnamomo di Moscata

Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개

게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/

(1) Tyler Cunnington. (2025). U.S Navy's 1st fully autonomous ship takes the Port of Everett waters. Komonews. https://komonews.com/news/local/united-states-navy-fully-autonomous-vessel-port-of-everett-usx-1-defiant-defense-advanced-research-project-agency-darpa-august-11-ship-bases-tugboats-yachts

(2) Kwan Wei Kevin Tan. (2025). Elon Musk says Google has the best shot at being the leader in AI. Business Insider. https://www.businessinsider.com/elon-musk-google-best-shot-leading-ai-2025-8

(3) Eleanor Olcott and Zijing Wu. (2025). DeepSeek’s next AI model delayed by attempt to use Chinese chips. Financial Times. https://www.ft.com/content/eb984646-6320-4bfe-a78d-a1da2274b092

(4) Editor. (2025). 消息：DeepSeek新模型因华为晶片问题推迟发布. Lianhe Zaobao. https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20250814-7354025

(5) Charles Rollet. (2025). Meta's superintelligence push sparks tension and threats of desertion inside its sprawling AI operations. Business Insider. https://www.businessinsider.com/meta-ai-talent-war-superintelligence-push-tension-desertion-2025-8

(6) Lee Chong Ming. (2025). Meta's hot AI hiring summer is over. https://www.businessinsider.com/meta-ai-hiring-spree-freeze-superintelligence-2025-8

(7) Meera Navlakha. (2025). Lawsuit says Meta pirated and distributed porn to train its AI. Mashable. https://mashable.com/article/meta-pirated-porn-ai-training-lawsuit

(8) Sheryl Estrada. (2025). MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing. Fortune. https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/

(9) Kwan Wei Kevin Tan. (2025). An early member of Google's generative AI team says it's too late to get a Ph.D. to cash in on the AI hype. Business Insider. https://www.businessinsider.com/google-ai-team-too-late-phd-ai-hype-jad-tarifi-2025-8

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